JP3991741B2 - 電気式操舵制御装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は車両の操舵装置に関し、特にその制御に関する。
【０００２】
【従来の技術】
出願人らは、特願２０００−３７０７０４にて、路面から車輪に入力されるセルフアライニングトルク（以下、ＳＡＴと略す）による外力と、モータのクーロン摩擦と装置内部の粘性摩擦による内部抗力（粘性トルク）の和を外乱トルクＴ_dとして算出し、そこからＳＡＴの前輪の横滑り角α_fに対する勾配κと、粘性トルクと操舵速度ω_pの比として粘性係数ρを随時推定して、推定された粘性係数ρを更新しつつ、それを用いて操舵アシストトルクの発生量を制御する操舵装置の制御装置を出願している。
【０００３】
この技術は、それ以前における粘性係数ρを一定値とした操舵アシストトルクの発生量を制御する操舵装置の制御装置では、内部抗力（粘性トルク）が経年変化や車両間のばらつきによる個々の車両に対応できないなどの問題点を解決するためになされたものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記先行出願の発明によると低速では横滑り角の推定が発散してしまい、結局粘性係数ρも推定できないという問題が残っていた。そこで本発明は、ＳＡＴの前輪の横滑り角α_fに対する勾配κと、粘性トルクと操舵速度ω_pの比として粘性係数ρを随時推定して、推定された粘性係数ρを用いる場合に、前輪の横滑り角α_fの推定が発散されることなく確実に行われることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため請求項１の手段によれば、電気モータによりアシストトルクを付与するようにした電気式操舵制御装置において、車速が所定値以上である第１車速領域では、車両の運動を表す状態方程式を用いて操舵輪の横滑り角を推定する第１横滑り角推定手段と、車速が所定値より小さい第２車速領域では、前記横滑り角を操舵角に基づいて推定する第２横滑り角推定手段と、第１横滑り角推定手段及び第２横滑り角推定手段により推定された横滑り角を用いて、操舵角速度に依存した反力を与える操舵系の粘性係数に関連する物理量である粘性係数関連値を推定する粘性係数関連値推定手段と、推定された前記粘性係数関連値に基づいて前記アシストトルクを制御するアシストトルク制御手段とを有することを特徴とする。
【０００６】
また、請求項２の手段は、請求項１の手段の所定値を減速時と加速時で異なる２重にしたものである。即ち、電気モータによりアシストトルクを付与するようにした電気式操舵制御装置において、加速中であって車速が第１の所定値以上である第１加速領域では、車両の運動を表す状態方程式を用いて操舵輪の横滑り角を推定する第１横滑り角推定手段と、加速中であって車速が第１の所定値より小さい第２加速領域では、前記横滑り角を操舵角に基づいて推定する第２横滑り角推定手段と、減速中であって車速が第１の所定値よりも小さい第２の所定値以上である第１減速領域では、車両の運動を表す状態方程式を用いて操舵輪の横滑り角を推定する第３横滑り角推定手段と、減速中であって車速が第２の所定値より小さい第２減速領域では、前記横滑り角を操舵角に基づいて推定する第４横滑り角推定手段と、第１乃至第４横滑り角推定手段により推定された前記横滑り角を用いて、操舵角速度に依存した反力を与える操舵系の粘性係数に関連する物理量である粘性係数関連値を推定する粘性係数関連値推定手段と、推定された前記粘性係数関連値に基づいて前記アシストトルクを制御するアシストトルク制御手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
【作用及び発明の効果】
操舵輪の横滑り角を推定する際、発散により推定が不可能となるのは車速が遅い場合である。そこで発散しない最低車速を設定し、それ未満では操舵角のみから横滑り角を推定する。車速が低い場合は操舵角と横滑り角は比例することがわかっているからである。これにより、横滑り角の推定方法を車速によって切り換えることで発散を起こさないで横滑り角を推定することが可能となる。即ち、車速によらず横滑り角を用いて粘性係数関連値の推定が可能となり、アシストトルク制御が確実に行われる（請求項１）。また、加速中と減速中で横滑り角の推定方法を切り換える車速を異なるものとすれば、不要なチャタリングを防止することができる（請求項２）。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を具体的な実施例に基づいて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施例に限定されるものではない。
【０００９】
図１は、本発明の一実施例な係る電動パワーステアリング装置１００のハードウェア構成図である。以下、本実施例の電動パワーステアリング装置１００について説明する。
【００１０】
ステアリングシャフト１０の一端には、ステアリングホイール１１（ハンドル）が取り付けられ、他端にはギヤボックス１２に軸承されたピニオン軸１３が結合されている。ピニオン軸１３は、ギヤボックス１２に嵌装されたラック軸１４に噛合され、また図示していないが、このラック軸１４の両端はボールジョイント等を介して図略の操向車輪に連結されている。また、ステアリングシャフト１０には、アシストトルクを付与するブラシレス直流モータＭ（以下、単に「モータＭ」という）が、２つの歯車１７を介して連結されている。
【００１１】
このモータＭには、モータ制御装置２００の駆動回路２１３より、電流検出器２１５を介してＵ，Ｖ，Ｗの３相に対する各モータ駆動電流ｉｕ，ｉｖ，ｉｗが供給される。更に、ステアリングシャフト１０には、運転者からステアリングホイール（ハンドル）１１に加えられたマニュアル操舵力の大きさ及びその方向（操舵トルクＴ）を検出するためのトルク検出器１５が設けられている。
【００１２】
また、モータＭには、その回転角を検出する同期用の回転角センサＥ（エンコーダ）が付設されており、回転角センサＥが出力するモータＭの回転角θ_mに基づいてピニオン回転角（＝ハンドルの操舵角）θ_pが求められる。
モータ制御装置２００は、ＣＰＵ２１０、ＲＯＭ２１１、ＲＡＭ２１２、駆動回路２１３、入力インターフェイス（ＩＦ）２１４、電流検出器２１５等から構成されている。駆動回路２１３は、図略のバッテリー、ＰＷＭ変換器、ＰＭＯＳ駆動回路等から構成され、チョッパ制御により駆動電流を正弦波にしてモータＭに電力を供給する。
【００１３】
モータ制御装置２００のＣＰＵ２１０には、上記の回転角θ_mや、操舵トルクＴの検出に利用されるトルクセンサ１５、車速Ｖを与える車速計５０等からの出力信号（測定値）が、入力インターフェイス（ＩＦ）２１４を介して入力される。ＣＰＵ２１０は、これらの入力値から所定のトルク計算に基づいて、モータＭが出力すべきトルク値（指令トルクＴ_m）を決定し、更に、この指令トルクＴ_mに基づいてｄ軸とｑ軸の各電流指令値（Ｉｄ^*，Ｉｑ^*）を決定する。だだし、本実施例においては、「Ｉｄ^*＝０」である。
【００１４】
図２は、本実施例に係わる、電動パワーステアリング装置１００のモータ制御装置２００の制御ブロック・ダイヤグラムである。各制御ブロックの入出力の関係は以下の通りである。
トルクセンサ１５は操舵トルクを位相補償部２１と微分演算部２３に出力する。
位相補償部２１は位相補償された操舵トルクをアシスト制御部２０に出力する。
微分演算部２３は操舵トルクの微分を慣性補償部２２に出力する。
車速計５０は車速をアシスト制御部２０、ダンパ制御部２４、ハンドル戻し制御部２６に出力する。
モータからは回転角が相対角演算部６０に出力され、操舵角の相対角が計算されて微分演算部６１に出力される。
微分演算部６１は操舵角の角速度をダンパ制御部２４、ハンドル戻し制御部２６に出力する。
アシスト制御部２０、慣性制御部２２、ダンパ制御部２４、ハンドル戻し制御部２６は、上記入力値から設定された計算式に応じてトルクを出力する。尚、アシスト制御部２０においては後述する方法により粘性係数ρ_hを推定しそれを用いてアシストトルクを決定する。アシスト制御部２０と慣性制御部２２の出力するトルクは操舵速度と同方向、ダンパ制御部２４とハンドル戻し制御部２６の出力するトルクは操舵速度と逆方向である。
アシスト制御部２０、慣性制御部２２、ダンパ制御部２４、ハンドル戻し制御部２６の出力が加算部２８にて加算され、モータトルクＴ_mとして電流指令演算部３０に出力される。電流指令演算部３０からは電流制御部４０にｑ軸の電流指令値（Ｉｑ^*）が出力され、モータ駆動電流ｉｕ，ｉｖ，ｉｗとしてモータＭに供給される。
【００１５】
図３は、本実施例のアシスト制御部２０の処理内容を示すブロック図である。ＥＰＳ全作用力算出部３００１では、ピニオン回転角度θ_pと角速度ω_pからＥＰＳ全作用力を算出する。ラック推力算出部３００２では、ピニオントルクＴ_PとモータトルクＴ_mからラック推力を算出する。外乱トルク算出部３００３ではＥＰＳ全作用力とラック推力の差から外乱トルクＴ_dを算出する。一方、横滑り角算出部３００４ではピニオン回転角度θ_pと車速ｕから横滑り角α_fが算出される。ここで、横滑り角α_f算出においては、後述するとおり、車速ｕの大きさとその微分（加速度）の符号により４つに場合分けされて、２通りの算出方法により算出される。ＳＡＴ／内部抗力算出部３００５ではピニオン角速度ω_pと、横滑り角α_fと外乱トルクＴ_dから、勾配κと粘性係数ρとを推定する。ＳＡＴ／内部抗力算出部３００５の推定した勾配κと粘性係数ρとは更新されながら、粘性係数ρはアシストトルク演算部での制御のために読み出される。
【００１６】
Ｔ_pは運転者の操舵トルク、ω_pはピニオン角速度（＝ｄθ_p／ｄｔ）であり、ピニオン回転角θ_pはθ_p＝θ_S−Ｔ_p／Ｋ_Sで求められる。ここで、θ_Sは操舵角センサで検出した操舵角であり、Ｋ_Sはステアリング・シャフトのトーションバーのねじれ剛性を示すバネ定数である。また、バネ定数Ｋ_Sの値が非常に大きい場合には、θ_p≒θ_Sと考えても差支えないので、以下、この様な前提条件のもとに、ピニオン角と操舵角とを区別せずに論ずる場合がある。
【００１７】
路面反力に起因するトルク（セルフアライニングトルクＴ_S）は、操舵系の運動方程式（次式（１））に基づいて、式（２）の様に表すことができる。
【数１】
Ｊ_e・ｄω_p／ｄｔ＝Ｔ_p＋ｇＴ_m＋Ｔ_S−ρω_p≡ｄ …（１）
【数２】
Ｔ_S−ρω_p＝ｄ−Ｔ_p−ｇＴ_m …（２）
【００１８】
ただし、ここで、Ｊ_eは操舵系の回転運動に関する全慣性（イナーシャ）、Ｔ_mはモータ３４の出力トルク（補助トルク）、ｇは減速機のギヤ比、ρはハンドルの回転に抗する粘性トルクのピニオン角速度ω_pに係わる粘性係数、ｄは操舵系に作用する全トルクである。
【００１９】
Ｔ_p、ω_pは各センサの出力値に基づいて求めることができ、更に、モータＥの出力トルクＴ_mは、モータＥに通電される電流値に基づいて随時推定することができる。式（１）の全トルクｄに関しては、周知のフィードバック制御の制御理論に基づいて、図４の式（ａ）に示すオブザーバ（状態推定器）を構成することができる。ただし、ここで、Ｇはオブザーバ・ゲイン（３行×２列の定数行列）であり、ｄ_hは全トルクｄの推定値、下付きの添字ｈはその変数が推定値であることを示すものである。また、更に、上記の式（ａ）を前記のサンプリング周期Δｔにて離散化すれば、図４の式（ｂ），（ｃ）に示す様に離散化された状態方程式を得ることができる。ただし、ここで、Ａ，Ｃは定数行列（３行×３列）、Ｂ，Ｄは定数行列（３行×２列）、ｘは操舵系の状態を表す状態ベクトル（３行×１列の縦ベクトル）であり、ｋはサンプリング周期Δｔで離散化された時刻パラメータ（配列引数）である。
【００２０】
以上のことから、図４の離散化された状態方程式（式（ｂ），（ｃ））に基づいて、操舵系に作用する全トルクｄの推定値ｄ_hを正確に算出できれば、上記の外乱トルクＴ_S−ρω_pは、式（２）より正確に算出できることが判る。
【００２１】
上記の粘性係数ρは、温度により変化することが多く、また、パワーステアリング装置の経年、修理、調整、部品交換、或いは仕様変更等により変動する場合もある。そこでオンライン最小二乗法に基づいた所定のアルゴリズムにより粘性係数ρと、セルフアライニングトルクＴ_Sを前輪横滑り角α_fで除した勾配κを同時に推定する。
【００２２】
〔運動方程式により前輪横滑り角α_fを推定する方法〕
車両の前輪横滑り角α_fは、図４の式（ｄ）、式（ｅ）で表される運動方程式により、近似或いは推定できることが一般に知られている。ここで、下付きの添字ｆは前輪、下付きの添字ｒは後輪をそれぞれ表しており、ν［ｍ／ｓ］は横速度、ｒ［ｒａｄ／ｓ］はヨー角速度、ｕ［ｍ／ｓ］は車速、ｃ_f［Ｎ／ｒａｄ］は前輪のコーナリングパワー、Ｌ_f［ｍ］は前輪車軸と車両重心間の距離、Ｍ［ｋｇ］は車両質量、Ｉ_z［ｋｇ・ｍ²］は車両のｚ軸回りの慣性モーメント、ｇ_hはハンドル角（ピニオン角θ_p）と実舵角の比である。
【００２３】
車速ｕ及びピニオン角θ_pを入力する際のサンプリング間隔Δｔで、この運動方程式（図４の式（ｄ）、式（ｅ））を離散化することにより、次式（３），（４）が得られる。
【数３】
ｚ(k+1)＝（Ｉ＋Ｑｕ(k)＋Ｒ／ｕ(k)）ｚ(k)＋Ｓθ_p(k) …（３）
【数４】
α_f＝（ａ／ｕ(k)，ｂ／ｕ(k)）ｚ(k)−ｃθ_p(k) …（４）
【００２４】
ただし、ここで、ｋはサンプリング周期Δｔで離散化された第２実施例と同様の時刻パラメータ（配列引数）であり、ｚは車体の状態を表す状態ベクトル（２行×１列の縦ベクトル）、Ｉは２行×２列の単位行列、Ｑは２行×２列の定数行列で、Ｓは定数ベクトル（２行×１列の縦ベクトル）である。また、式（４）のａ，ｂ，ｃはそれぞれ定数である。以上のことから、図５に例示する前輪横滑り角α_fの推定手順（ステップ７１０〜ステップ７８０）に従えば、車速ｕ及びピニオン角θ_pを随時検出することにより、前輪横滑り角α_fの推定値がリアルタイムで得られることが判る。
【００２５】
〔粘性係数ρの推定方法〕
次に、ｄ_h，α_fに基づいて粘性係数ρを推定する。ｄ_h，α_f、ω_p、Ｔ_p、Ｔ_m、ｇが求められたので、次の式（５）で決定されていないものは勾配κと粘性係数ρである。
【数５】
κα_f−ρω_p＝ｄ−Ｔ_p−ｇＴ_m …（５）
【００２６】
ここで、式（５）に対してオンライン最小２乗法を適用することにより、以下に示す様に、勾配κと粘性係数ρとを同時に推定することができる。図６は、オンライン最小２乗法に基づいて粘性係数ρの値を推定する推定手順のフローチャートである。本アルゴリズムでは、まず最初に、ステップ８１０により忘却係数行列Ｌの各成分と前記の時刻パラメータｋを初期化する。λ₁，λ₂の各値は、粘性係数ρと勾配κの各変動特性を考慮して、例えば「λ₁＝0.999，λ₂＝0.95」などの様に設定しておけば良い。
【００２７】
次に、ステップ８１５により、５つの代数ｙ，Ｋ，ｑ，Ｐ，φの初期化をそれぞれ行う。ただし、ここで、ｙはスカラー、Ｋは２行×１列の縦ベクトル（状態ベクトル）、ｑは２行×１列の縦ベクトル（粘性係数ρ，勾配κから成る推定値ベクトル）、Ｐは２行×２列の可変行列、φは２行×１列の縦ベクトルで、ρ０、κ０はそれぞれ粘性係数ρ，勾配κの初期値（適当な仮定値）、Ｉは２行×２列の単位行列、ｃは適当な定数である。
【００２８】
ステップ８２０では、図示する様に、ｑ(k)，ｙ(k)，φ(k)，Ｋ(k)の各値に基づいてｑ(k+1)の値を算出する。
ステップ８３０では、図示する様に、Ｌ，Ｐ(k)，φ(k)の各値に基づいてＰ(k+1)の値を算出する。
ステップ８４０では、次のステップ８５０が周期Δｔ毎に実行される様に、ステップ８５０の次回の実行時刻を待つ。ステップ８５０ではｋの値を１だけ増加させる。
ステップ８６０では、α_f，ｄ_h，θ_p，Ｔ_p，Ｔ_mの各値を入力する。ただし、ｄ_h、α_fについては、同定済みの推定値を充てる。
【００２９】
ステップ８７０では、入力したα_f，ｄ_h，θ_p，Ｔ_p，Ｔ_mの各値に基づいて、図示する様に代数φ，ｙの値をそれぞれ更新する。ただし、代数ｙ(k)の更新は、式（５）に基づいて、ｄ＝ｄ_hを仮定した上で実行するものとする。
ステップ８８０では、Ｐ(k)，φ(k)の各値に基づいて図示する様に代数Ｋ(k)の値を更新する。
ステップ８９０では、粘性係数ρの推定値を上記のステップ８２０で算出した推定値ベクトルｑ(k)から求める。
以上の処理手順に従えば、粘性係数ρと勾配κの推定値を算出することができる。この推定された粘性係数をρ_hとおく。
【００３０】
〔横滑り角α_fをピニオン角とギヤ比から求める方法〕
さて、車速が小さい場合は式（３）、（４）や図４の式（ｄ）（ｅ）を用いて横滑り角α_fを推定しようとしても発散してしまい、横滑り角α_fも、粘性係数ρも推定できなくなってしまう。そこで横滑り角算出部３００４において、横滑り角α_fを次式（６）に基づいて推定する場合を設ける。
【数６】
α_f＝−θ_p／ｇ …（６）
【００３１】
〔横滑り角α_fの推定方法を切り換えるフローチャート〕
本実施例装置は図７に示すフローチャートに従って動作する。式（６）により横滑り角α_fを推定するのは、加速中で車速がｕ_min＋ｕ_his未満か、減速中で車速がｕ_min未満の場合である。加速中で車速がｕ_min＋ｕ_his以上か、減速中で車速がｕ_min以上の場合には、式（３）、（４）や図４の式（ｄ）、（ｅ）を用いて横滑り角α_fを推定する。ここでｕ_minは横滑り角が発散しない最低車速であり、ｕ_hisは車速ヒステリシス幅である。図７のフローチャートは次のように構成されている。
【００３２】
ステップ１００において、現時刻における車速ｕが検出される。次に、ステップ１０２において、車両が加速中か否かが判定される。加速中であれば、ステップ１０４に移行し、加速中でなければステップ１１０に移行する。ステップ１０４においては車速ｕが第１所定値（ｕ_min＋ｕ_his）以上か否かが判定される。第１所定値以上であれば、ステップ１０６へ移行し、第１所定値未満であれば、ステップ１０８へ移行する。ステップ１０６では式（３）、（４）や図４の式（ｄ）、（ｅ）を用いて横滑り角が推定される。一方、ステップ１０８では式（６）により横滑り角が推定される。
【００３３】
ステップ１１０においては車速ｕが第２所定値（ｕ_min）以上か否かが判定される。第２所定値以上であれば、ステップ１１２へ移行し、第２所定値未満であれば、ステップ１１４へ移行する。ステップ１１２では式（３）、（４）や図４の式（ｄ）、（ｅ）を用いて横滑り角が推定される。一方、ステップ１１２では式（６）により横滑り角が推定される。
【００３４】
図８に、本発明の横滑り角α_fを式（６）で推定する場合を設けたものと、設けない場合の横滑り角推定結果を示す。図８の（ａ）が操舵角と車速を示し、図８の（ｂ）が横滑り角α_fを式（６）と式（３）、（４）を切り換える本発明と、切り換えずに式（３）、（４）のみを用いる場合の横滑り角の推定結果である。即ち、図８の（ａ）のように、操舵を切り返しながら車速を増減したとき、本発明では横滑り角推定値が発散することが無いが、式（３）、（４）のみを用いる場合には横滑り角が車速が遅い場合に発散しており、このとき粘性係数ρの推定もできないことがわかる
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例な係る電動パワーステアリング装置１００のハードウェア構成図。
【図２】電動パワーステアリング装置１００のモータ制御装置２００の制御ブロック・ダイヤグラム。
【図３】アシスト制御部２０の構成を示すブロック図。
【図４】アシスト制御部２０の作用原理に係わる物理公式の公式表。
【図５】前輪横滑り角α_fの推定手順を示したフローチャート。
【図６】オンライン最小２乗法に基づいて粘性係数ρの値を推定する推定手順のフローチャート。
【図７】横滑り角α_fの推定方法を切換るためのフローチャート。
【図８】（ａ）は、横滑り角推定のための運転状況である車速と操舵角の時間変化を示すグラフ図、（ｂ）は、（ａ）の状態で推定された横滑り角の時間変化を示すグラフ図。
【符号の説明】
θ_p … ピニオン角
ω_p … ピニオン角速度
Ｔ_p … 運転者の操舵トルク
Ｔ_s … セルフアライニングトルク（ＳＡＴ）
Ｔ_d … 外乱トルク（粘性トルクとＳＡＴの和）
Ｔ_m … モータの出力トルク（補助トルク）
ｇ … ギヤ比
ｕ … 車速
Ｊ_e … 操舵系の回転運動に関する全慣性（イナーシャ）
ｄ … 操舵系に作用する全トルク
ｄ_h … 全トルクｄの推定値
ｈ … 下付きの添字（その変数が推定値であることを示す）
ρ … 粘性トルクのピニオン角速度ω_pに係わる粘性係数
α_f … 前輪横滑り角
κ … 前輪横滑り角α_fに対するセルフアライニングトルクの勾配
Ａ … 定数行列（３行×３列）
Ｂ … 定数行列（３行×２列）
Ｃ … 定数行列（３行×３列）
Ｄ … 定数行列（３行×２列）
Ｇ … オブザーバ・ゲイン（３行×２列の定数行列）
ｘ … 状態ベクトル（３行×１列の縦ベクトル）
ｚ … 状態ベクトル（２行×１列の縦ベクトル）
ｋ … 時刻ｔに対応し、離散化された時刻パラメータ（配列引数）
ｑ(k) … ρ，κから成る推定値ベクトル（２行×１列の縦ベクトル）
Ｋ(k) … 状態ベクトル（２行×１列の縦ベクトル）
Ｐ(k) … 可変行列（２行×２列）

Claims (2)

1. 電気モータによりアシストトルクを付与するようにした電気式操舵制御装置において、
   車速が所定値以上である第１車速領域では、車両の運動を表す状態方程式を用いて操舵輪の横滑り角を推定する第１横滑り角推定手段と、
   車速が前記所定値より小さい第２車速領域では、前記横滑り角を操舵角に基づいて推定する第２横滑り角推定手段と、
   前記第１横滑り角推定手段及び第２横滑り角推定手段により推定された前記横滑り角を用いて、操舵角速度に依存した反力を与える操舵系の粘性係数に関連する物理量である粘性係数関連値を推定する粘性係数関連値推定手段と、
   推定された前記粘性係数関連値に基づいて前記アシストトルクを制御するアシストトルク制御手段と
   を有することを特徴とする電気式操舵制御装置。
2. 電気モータによりアシストトルクを付与するようにした電気式操舵制御装置において、
   加速中であって車速が第１の所定値以上である第１加速領域では、車両の運動を表す状態方程式を用いて操舵輪の横滑り角を推定する第１横滑り角推定手段と、
   加速中であって車速が前記第１の所定値より小さい第２加速領域では、前記横滑り角を操舵角に基づいて推定する第２横滑り角推定手段と、
   減速中であって車速が前記第１の所定値よりも小さい第２の所定値以上である第１減速領域では、車両の運動を表す状態方程式を用いて操舵輪の横滑り角を推定する第３横滑り角推定手段と、
   減速中であって車速が前記第２の所定値より小さい第２減速領域では、前記横滑り角を操舵角に基づいて推定する第４横滑り角推定手段と、
   前記第１乃至第４横滑り角推定手段により推定された前記横滑り角を用いて、操舵角速度に依存した反力を与える操舵系の粘性係数に関連する物理量である粘性係数関連値を推定する粘性係数関連値推定手段と、
   推定された前記粘性係数関連値に基づいて前記アシストトルクを制御するアシストトルク制御手段と
   を有することを特徴とする電気式操舵制御装置。

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